動揺病の検出のためのバイオセンサーとバイオマーカー

動揺病のバイオマーカーとバイオセンサーの探究:診断の難題を解決するための革新的方向性 動揺病(Motion Sickness、MS)は、人間が一般的に経験する症候群で、交通機関や仮想現実(Virtual Reality、VR)による非自然な動きが引き金となる場合が多いです。その特徴には頭痛、吐き気、嘔吐、冷や汗、顔面蒼白などがあり、重篤な場合には脱水や電解質異常、さらには身体的および心理的な悪影響を引き起こすこともあります。しかし、信頼できる客観的な指標やリアルタイムの検出方法の欠如が原因で、動揺病の正確な診断は医療分野における難題となっています。これまでの研究で、いくつかの生理学的および生化学的な指標が動揺病の発生と関連している可能性が示されていますが、体系的な研究レビューや統一的な技術的...

偽ニュースの雲における希望:大型言語モデルは誤情報の検出に役立つか?

大規模言語モデルは虚偽情報にどう対応するのか?—LLMsを基盤とした深掘り研究 現代の情報が急速に拡散するデジタル時代において、虚偽情報(misinformation)やフェイクニュース(fake news)の拡散は、社会的な重大課題となっています。インターネットやソーシャルメディアの普及により、情報共有のハードルが大幅に下がり、誰でも未検証のままコンテンツを拡散できるようになりました。その一方で、ソーシャルプラットフォームのアルゴリズムは、議論を呼ぶ内容や感情を強く揺さぶる内容を優先的に表示する傾向があり、誤解を招く情報の拡散を加速させています。さらに、生成型人工知能(generative artificial intelligence)、特に大規模言語モデル(Large Language...

セクターベースのペアトレーディング戦略と新しいペア選択技法

部門ベースのペアトレーディング戦略と革新的な銘柄選択技術の深掘り 背景と研究目的 ペアトレーディング戦略(Pairs Trading Strategy, PTS)は、金融市場で長年使用されている人気のあるアービトラージ戦略であり、その核心理念は、高度に相関する2つの株式間の相対的パフォーマンスを活用し、価格の一時的な偏差から利益を得ることにあります。しかし、従来のペアトレーディング戦略は主に平均回帰理論に基づいており、株価スプレッド(差額、Spread)がその歴史的平均に回帰すると仮定しています。実務では、トレーダーは通常、相関分析や共積分分析(Cointegration)を通じてペアを選択し、統計モデルに基づいてポジショニングシグナルを生成して利益を最大化します。 従来のPTSは広く使用さ...

進化的多目的最適化による移民再定住

多目的進化的最適化による移民定住問題解決の新たなフレームワークに関する研究報告 グローバル化の進展が加速し、社会経済的背景が変化する中、移民(migrants)現象は無視できない世界的なトレンドとなっています。人道的支援の観点や、グローバル経済の持続可能な発展の観点から、移民を効果的に管理し定住させることは、複雑で重要な課題となっています。統計データによると、2019年現在、国際移民の総数は2.72億人に達しており、従来の予測をはるかに上回る成長を示しています。そして、この現象は将来も続くとされています。しかし一方で、移民定住のプロセスには多くの課題が伴います。例えば、どのように移民の雇用率を向上させるのか、またどのように適切な定住地に移民を合理的に配置するのかといった問題です。これらの問い...

関係グラフ学習を用いたハイブリッド環境における強化学習型マルチエージェント協調ナビゲーション

マルチエージェントハイブリッド環境協調ナビゲーション研究: 関係グラフ学習に基づく強化学習の新しいアプローチ モバイルロボット技術は、人工知能分野の進展とともに応用ブームを迎えています。その中で、ナビゲーション能力はモバイルロボット研究の核心的なホットスポットの1つです。従来のナビゲーション手法は、動的環境、障害物回避、複数ロボットの協調タスクに直面した際、アルゴリズムの複雑性、計算資源の消費、モデルの汎化性という問題に直面しやすいです。これらの課題を解決するため、Central South UniversityとZhejiang University of Technologyの研究チームは、関係グラフアテンションネットワーク(Graph Attention Network, GAT)に基...

深層再帰強化学習とフェデレーションラーニング補助を活用した産業用IoTトラフィック侵入検出手法

深層循環型強化学習と連合学習を用いた産業IoTトラフィックの侵入検知手法 学術背景 産業用IoT(Industrial Internet of Things, IIoT)の急速な発展は、スマート工場や産業システムに大きな変革をもたらしました。IIoTは、インターネットを介してさまざまな産業デバイスを接続し、データ交換、遠隔制御、インテリジェントな意思決定を実現しました。しかし、このシームレスな接続性と膨大なデバイスネットワークは、産業システムがより複雑で多様なサイバーセキュリティリスクに直面する結果となりました。現実のIIoTシナリオにおいて、ネットワーク攻撃はデータ漏洩、データ操作、サービス拒否(denial of service, DoS)、および工場の生産中断などの深刻な影響を引き起こ...